With the enormous growth rate in the number of movies coming into our lives, it can be very challenging to decide whether a movie is suitable for a family or not. Almost every country has a Movie Rating System that determines movies’ suitability age. But these current movie rating systems require watching the full movie with a professional. In this paper, we developed a model which can determine the rating level of the movie by only using its subtitle without any professional interfere. To convert the text data to numbers, we use TF-IDF vectorizer, WIDF vectorizer and Glasgow Weighting Scheme. We utilized random forest, support vector machine, k-nearest neighbor and multinomial naive bayes to find the best combination that achieves the highest results. We achieved an accuracy of 85%. The result of our classification approach is promising and can be used by the movie rating committee for pre-evaluation. Cautionary Note: In some chapters of this paper may contain some words that many will find offensive or inappropriateness; however, this cannot be avoided owing to the nature of the work
Hızla gelişen teknoloji ile verilere erişmek oldukça kolaylaşmış ancak elde edilen bu veri yığınlarının işlenmesi ve analiz edilmesi ise büyük bir problem haline gelmiştir. Bu çalışmada çevrimiçi bir haber sitesinden metin halinde toplanan yazıların, metin madenciliği ile daha önceden belirlenmiş haber kategorilerine ayrılması sağlanmıştır. Metin halinde toplanan 2248 haber verisi için iki ayrı yöntem kullanılmış ve birinci yöntemde %95,24'ü ikinci yöntemde ise %99,86'sı doğru olarak sınıflandırılmıştır. Türkçe dilinin özgün yapısından kaynaklı sınıflandırma yapılmasının zorluğundan dolayı bu çalışma ileriki metin madenciliği uygulamaları için faydalı olacaktır. Ayrıca elde edilen sonuçlar, literatürde yer edinmiş benzer çalışmalar ile karşılaştırılarak analiz edilmiştir.
PurposeWe aimed to investigate the ophthalmologists’ color vision test usage habits and thoughts on whether it meets the needs of their demands in clinical practice.MethodsA 8‐item questionnaire was applied to ophthalmologists who have interested in color vision tests in daily practice. The questionnaire was applied to the participants through face to face fashion or by mail.ResultsA total of 70 participants (50 male, 20 female) with a mean age of 36.8 years were completed the questionnaire. Mean professional experience of the participants was 9.6 years. Almost all of the participants (97%) were using Ishihara pseudoisochromatic plates in daily clinical practice. The Farnsworth‐Munsell 100 hue test was preferred by only 2 (3%) ophthalmologist. However, 84.3% of the participants believe that Ishihara pseudoisochromatic plates do not meet their needs at least partially. Seventy four percent of ophthalmologist (n = 52) thought that there is a need for new color vision test providing more detailed data of the subjects.ConclusionsMost of the ophthalmologists still use Ishihara pseudoisochromatic plates for color vision assessment in their routine practice. However, they thought that it does not meet their needs and believe that a new computer based color vision test is essential for the detailed examination of the patients with color vision deficiency.
ÖZ: Günümüzde, teknolojik imkanların hızla gelişmesiyle ses sınıflandırma uygulamalarının sayıları da artmakta ve popüler bir çalışma alanı haline gelmektedir. Bu çalışmada, amacımız durağan halde bir aracın üretmiş olduğu sesi kullanarak "aracın sesli imzasını" üretmek ve aracın sınıflandırılması için kullanmaktır. Çalışan bir aracın sesi; motor sesi, titreşimden kaynaklı sesler, rüzgâr sesleri gibi bazı seslerin bir araya gelmesiyle oluşur. Uygulamada 22 aracın rölantideki sesleri kaydedilmiş ve Local Binary Pattern (LBP) ve Cubic SVM algoritmaları kullanılarak %95,2 oranında başarılı sınıflandırılmıştır. Ayrıca, elde edilen sonuçlar literatürdeki çalışmalarla karşılaştırılmıştır.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.